Компания NVIDIA выпустила материал по работе с фреймворком Warp и его расширением MJWarp (MuJoCo Warp), предназначенным для ускорения симуляции роботов. В отличие от классического MuJoCo, ориентированного на CPU, MJWarp позволяет переносить физические модели на GPU и запускать тысячи независимых сред параллельно. Это решение направлено на повышение общей пропускной способности симуляции, что критически важно для задач обучения с подкреплением и масштабного сбора данных. В руководстве описывается процесс миграции модели манипулятора SO-101 на GPU, настройка параметров памяти для контактов и ограничений, а также использование CUDA-графов для оптимизации производительности. Разработчики отмечают, что MJWarp позволяет выполнять пакетные вычисления, где один вызов функции продвигает состояние всех сред сразу. Инструменты доступны для установки через пакетный менеджер pip, а также сопровождаются примерами в Google Colab.